python-类、BIF、工厂函数、魔法方法

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Python 要求必须要有实例才能够被调用     

类中定义的属性都是静态属性，相当于c语言的static，如果属性的名字和方法相同 属性会把方法覆盖掉

类中定义的属性和方法都是静态变量，就算类对象被删除了，它们依然存放在内存中的，C语言中，static生命的变量只有在程序退出的时候，这个变量才会被释放

>>> class CC:
	def setXY(self,x,y):
		self.x = x
		self.y = y
	def printXY(self):
		print(self.x, self.y)

		
>>> dd.CC()

>>> dd = CC()
>>> dd.setyXY #我现在把CC()删除 那么dd还能被调用么？看上述文字

结果如下 dd还能被调用
>>> del CC
>>> ee = CC()
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#22>", line 1, in <module>
    ee = CC()
NameError: name 'CC' is not defined
>>> dd.printXY() #类中定义的属性和方法都是静态变量，就算类对象被删除了，它们依然存放在内存中的，C语言中，static生命的变量只有在程序退出的时候，这个变量才会被释放
2 2
>>> 

http://www.jb51.net/article/49402.htm这篇文章中关于类、势力、静态，做了一个简单易懂的区分

二：内置函数

2.1:issubclass

issubclass(clas, classinfo) #classinfo可以是类对象组成的元组，只要class与其中任何一个候选类的子类，则返回True

>>> class A:
	pass
>>> class B:
	pass

>>> issubclass(B, A)  #这里A和B没有关系 所以返回false
False
>>> issubclass(B,B)  #这里B和B有关系，返回true
True
>>> issubclass(B, object)  #这里同样有关系
True
>>> class C:
	pass

>>> issubclass(B, C)
False
>>> 

2.2: isinstance(object, classinfo)检查一个实例对象是不是属于一个类的

>>> b = B()
>>> isinstance(b, B)
True
>>> isinstance(b, A)
False
>>> 

2.3: hasattr(object, name) 检查一个对象里面是不不是有指定的属性

>>> class C:
	def __init__(self, x= 0):
		self.x = x

		
>>> c = C()
>>> hasattr(c, 'x')
True
>>> hasattr(c, 'X')
False
>>> 

2.4: getattr(object, name[, default]) : 返回对象指定的属性值， 如果指定的参数不存在，则会返回你写如的default

接上
>>> getattr(c, 'x')
0
>>> getattr(c, 'X')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#51>", line 1, in <module>
    getattr(c, 'X')
AttributeError: 'C' object has no attribute 'X'
>>> getattr(c, 'X', '您所访问的属性不存在')
'您所访问的属性不存在'
>>> 

2.5：setattr(object, name, value) ：跟getattr相对，会返回对象中执行的属性值，如果不存在，则创建一个新的属性并给它赋值

>>> setattr(c, 'y', '哈哈')
>>> getattr(c, 'y')
'哈哈'
>>> 

2.6: delattr(object, name) : 用于删除对象中指定的属性，如果属性不存在，则抛出error异常

>>> delattr(c, 'y')
>>> getattr(c, 'y')
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#56>", line 1, in <module>
    getattr(c, 'y')
AttributeError: 'C' object has no attribute 'y'
>>> 

2.7：property(fget: None, fSet:  None, fdel : None, doc : None) 作用：是设置一个属性，属性的作用就是代替一个已经定义好的属性，但是需要传入必须写好的方法

>>> class C:
	def __init__(self, size = 10):
		self.size = size
	def getSize(self):
		return self.size
	def setSize(self, value):
		self.size = value
	def delSize(self):
		del self.size
	x = property(getSize, setSize, delSize)  #这里成功的赋值给新属性X,程序比较大的时候，想要改一下名字，这个就比较繁琐，原来所有的都需要改，但是用property就不需要了，这个原来的可以不修改，以后的调用新方法

	
>>> c1 = C()
>>> c1.getSize()
10
>>> c1.x
10
>>> c1.size
10
>>> c1.setSize(122)

>>> c1.x
122
>>> c1.size
122
>>> c1.getSize()
122
>>> del c1.x
>>> c1.size
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#79>", line 1, in <module>
    c1.size
AttributeError: 'C' object has no attribute 'size'
>>>   

三：构造和析构

魔法方法总是被双下划线包围，例如 __init__ :其他语言的构造方法

魔法方法是面向对象Python的一切，它能够在适当的时候被调用

对象实例化是第一个被调用的方法是new方法，并不是init方法

如果你继承了一个不可变类型，又需要修改，则需要重写魔法方法

>>> class Capstr(str): #这里的str是不可变类型
	def __new__(cls, string): #重写new方法
		string = string.upper() 
		return str.__new__(cls, string) #返回:把重写后的字符串变成新的字符串返回
	
>>> a = Capstr('I thin is ok')
>>> a
'I THIN IS OK'
>>> 

__del__ 方法

>>> c1 = C()
wishing__init__方法
>>> c2 = c1
>>> c3 = c2
>>> del c3
>>> del c2
>>> del c1    #当所有的引用都del之后，才会触发C()的del方法，才会启动垃圾回收机制
我是__del__ 方法
>>> c4 = C()
wishing__init__方法
>>> c5 = c4
>>> del c4
>>> del c5
我是__del__ 方法
>>> 

四：魔法方法

__add__(self, other)      __sub__(self, other)  : 也就是函数内部封装好了给你计算的公式，比方调add就是加 调sub就是减

>>> class New_init(int):
	def __add__(self, other): #调用了加 方法
		return int.__sub__(self, other) #这里自定义返回减的方法
	def __sub__(self, other): #这里调用了减的方法
		return int.__add__(self, other) # 这里自定义返回加的方法，这是自定义的，正常返回是正好相反的

>> > a = New_init(4)
>>> b = New_init(1)
>>> a + b
3
>>> a - b
5

>>> class New_init(int):   #这里做一下修改
	def __add__(self, other): 
		return self + other #加减法 看看能不能调用自己相加减
	def __sub__(self, other):
		return self - other  #同样这里是

>> > a = New_init(4)
>>> b = New_init(1)
>>> a + b  # 这里就会产生无数递归，因为上面的self,代表自己，other：代表另外一个，如果是这样，那么就又是调用自己的加号方法，又调用一遍自己，如此循环，所以应该这么写

>>> class New_init(int):   #这里做一下修改
	def __add__(self, other): 
		return int(self) + int(other) #这里需要用值相加
	def __sub__(self, other):
		return int(self) - int(other)  #同样这里是

>> > a = New_init(4)
>>> b = New_init(1)

这样这里就正常了

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